clinical=read.table("TCGA-COAD.GDC_phenotype.tsv",header=T,sep='\t') Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 25 did not have 120 elements

时间: 2024-04-27 22:24:50 浏览: 224
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TCGA临床数据提取_perl提取tcga临床数据,perl读取临床数据报错

star5星 · 资源好评率100%
这个错误信息表明你使用了read.table()函数来读取名为"TCGA-COAD.GDC_phenotype.tsv"的文件，但是在第25行中，读取的数据只有119个元素，而不是规定的120个元素。这可能是文件中某一行的数据格式不正确或缺失了某些元素。你可以检查一下文件中第25行的数据，或者尝试使用其他函数来读取数据，比如read.delim()或read.csv()。
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clinical=read.table("TCGA-COAD.GDC_phenotype.tsv",header=T,sep='\t') Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 25 did not have 120 elements

这个错误信息表明你使用了read.table()函数来读取名为"TCGA-COAD.GDC_phenotype.tsv"的文件，但是在第25行中，读取的数据只有119个元素，而不是规定的120个元素。这可能是文件中某一行的数据格式不正确或缺失了某些...

data <- read.table("TCGA-COAD.GDC_phenotype.tsv", header=TRUE, sep="\t") Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 25 did not have 120 elements

data <- read_tsv("TCGA-COAD.GDC_phenotype.tsv", skip = 24, na = c("", "NA")) 这里的skip参数指定要跳过的行数，na参数指定要识别为缺失值的字符。这将读取文件中从第25行开始的数据，并将空字符串和"NA...

错误于[[<-.data.frame(*tmp*, g, value = list(TCGA-3L-AA1B = 5.129171719, : 替换数据里有1行，但数据有431

[[<-.data.frame是一个用于向数据框（data frame）添加、替换或修改元素的函数，但是在这个例子中出现了问题： 1. *tmp*可能是一个临时变量名，代表了一个现有的data frame对象。 2. g可能是列名或者是索引...

Error in .rowNamesDF<-(x, value = value) : 不允许有重复的'row.names' In addition: Warning message: non-unique values when setting 'row.names': ‘TCGA-44-2656’, ‘TCGA-44-2662’, ‘TCGA-44-2665’, ‘TCGA-44-2666’, ‘TCGA-44-2668’, ‘TCGA-44-3917’, ‘TCGA-44-3918’, ‘TCGA-44-4112’, ‘TCGA-44-5645’, ‘TCGA-44-6146’, ‘TCGA-44-6147’, ‘TCGA-44-6775’, ‘TCGA-50-5066’, ‘TCGA-50-5946’

这个错误通常发生在尝试为数据框设置重复的行名时。在R中，行名必须是唯一的。 根据您提供的错误消息，看起来您的数据框中有重复的行名。在数据处理的步骤中，您可以尝试使用distinct()函数来删除重复的行，例如...

# 读取数据 data <- read_csv("TCGA-COAD-Counts.csv")将这个data的数据转换为excel

data <- read_csv("TCGA-COAD-Counts.csv") # 将数据转换为data.frame格式，因为write.xlsx更适合处理data.frame data_df <- as.data.frame(data) # 写入Excel文件 write.xlsx(data_df, "TCGA-COAD-Counts.xlsx", ...

library(limma) expFile="tcga.FRGexp.txt" cliFile="time.txt" rt=read.table(expFile,sep="\t",header=T,check.names=F) rt=as.matrix(rt) rownames(rt)=rt[,1] exp=rt[,2:ncol(rt)] dimnames=list(rownames(exp),colnames(exp)) data=matrix(as.numeric(as.matrix(exp)),nrow=nrow(exp),dimnames=dimnames) data=avereps(data) data=data[rowMeans(data)>0,] setwd("D:\\TCGA\\Fer\\10.tcgaMergeTime") data = read.table("tcga.FRGexp.txt",sep="\t",header=TRUE,row.names=1) group=sapply(strsplit(colnames(data),"\\-"),"[",4) group=sapply(strsplit(group,""),"[",1) group=gsub("2","1",group) data=data[,group==0] colnames(data)=gsub("(.*?)\\-(.*?)\\-(.*?)\\-(.*?)\\-.*","\\1\\-\\2\\-\\3",colnames(data)) data=t(data) data=avereps(data)

4. rt=read.table(expFile,sep="\t",header=T,check.names=F): 这行代码使用read.table函数从表达数据文件中读取数据到一个数据框rt中。sep="\t"表示使用制表符作为分隔符，header=T表示第一行是列名，...
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解释这段代码for (i in cancer_types){ admat<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\admat.csv"),check.names=F) positive_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,positive_rna,positive_mi) negative_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,negative_rna,negative_mi) wilcox<-delta_wilcox_test(positive_delta,negative_delta,wilcox_pval) write.csv(wilcox,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\wilcox.csv"),quote=F,row.names=F) row.names(wilcox)<-str_c(wilcox[,1],"",wilcox[,2]) positive_delta<-na.omit(positive_delta) row.names(positive_delta)<-str_c(positive_delta[,1],"",positive_delta[,2]) negative_delta<-na.omit(negative_delta) row.names(negative_delta)<-str_c(negative_delta[,1],"_",negative_delta[,2]) positive_delta<-positive_delta[row.names(positive_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta[row.names(negative_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta ml_input<-merge(positive_delta,negative_delta,by="row.names") ml_input<-ml_input write.csv(ml_input,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\ml_input.csv"),quote=F,row.names=F) }

这段代码是一个循环，它遍历一个名为"cancer_types"的列表中的每个元素。在循环的每一次迭代中，它执行以下操作： 1. 读取一个名为"admat.csv"的文件，并将其存储为一个数据框对象(admat)。 2. 读取名为"positive_...

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优化这段代码import os dir_path = "C:/Users/1028/Desktop/r" dir_py = os.listdir(dir_path) cancer='HNSC'#设置变量 train=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\ml_input.csv") target=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\tab_label.csv",index_col=0).values.ravel()#index_col=0表示将第一列作为索引列 indices = train.columns[2:]#提取索引，从第三列开始（索引2） train=train.iloc[:,2:].T.values#选择所有行和从第三列开始的所有列。然后通过.T进行转置操作，将数据框转换为NumPy数组

data_dir = os.path.join(dir_path, "tcga_data", cancer) train_path = os.path.join(data_dir, "ml_input.csv") label_path = os.path.join(data_dir, "tab_label.csv") train = np.genfromtxt(train_path, ...

解释这段代码cancer='HNSC' train=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\ml_input.csv") target=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\tab_label.csv",index_col=0).values.ravel() indices = train.columns[2:] train=train.iloc[:,2:].T.values

- train=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\ml_input.csv")：使用pd.read_csv()函数读取名为ml_input.csv的文件，该文件位于路径dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer下。读取的数据被存储在名为...

分句解释这段代码 #select samples which are common to clinical file 选择临床文件中常见的样本 for (i in cancer_types){ colname_slice(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),1,12) #cut colnames colname_slice(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),1,12) } pb <- progress_bar$new(total = length(cancer_types)) for (i in cancer_types){ #intersect rna and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] clinic<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F) inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_rna.csv'),quote = F) #intersect miRNA and clinical df<-read.csv(str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\normalized_mi.csv'),quote = F) clinic<-clinic[clinic[,1]%in%inter,] write.csv(clinic,str_c(dir,'\tcga_data',i,'\TCGA-',i,'-clinical.csv'),quote = F) pb$tick() } rm(df,clinic,inter,dt)

在循环内部，通过 colname_slice() 函数提取文件路径，并使用 read.csv() 函数读取两个不同的文件（normalized_rna.csv 和 normalized_mi.csv），其中 row.names = 1 表示将第一列作为行名，check.names = F...

解释这段代码 df<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] clinic<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F) inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),quote = F)

3. clinic <- read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F)：这一行代码读取了另一个CSV文件，并将其存储为名为clinic的数据框。文件路径的构建方式和...

解释这段代码for (i in cancer_types){ tnm_separator(dir = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv') #counts ,clinic_dir = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv') ,setwd = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i), op=predict_obj) tnm_separator(dir = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_mi.csv') #miRNAs ,clinic_dir = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv') ,setwd = str_c(dir,'\\tcga_data\\',i), op=predict_obj) } for (i in cancer_types){ for (j in classes){ colname_add(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\',j,'_normalized_rna.csv'),'-01') colname_add(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\',j,'_normalized_mi.csv'),'-01') } }

这段代码是一个嵌套的循环结构。外层循环通过遍历变量 cancer_types 中的每个元素 i，内层循环通过遍历变量 classes 中的每个元素 j。 在外层循环中，首先调用 tnm_separator() 函数，该函数接受多个参数...

Error: unexpected symbol in "metadata_pair <- metadata_pair[metadata_pair$TCGA_id !=TCGA-44-3917-01B"

这个错误通常是因为在代码中使用了无效的符号。在这种情况下，是因为“-”符号没有被正确地...= "TCGA-44-3917-01B"] 或者 metadata_pair <- metadata_pair[metadata_pair$TCGA_id != TCGA_44_3917_01B]

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